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龍圖騰網獲悉深圳大學申請的專利一種基于輕量化計算與存儲的手勢識別方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120318920B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-19發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510804930.0，技術領域涉及：G06V40/20；該發明授權一種基于輕量化計算與存儲的手勢識別方法及系統是由朱華;阮俊愷;李奧杰設計研發完成，并于2025-06-17向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于輕量化計算與存儲的手勢識別方法及系統在說明書摘要公布了：本申請公開了一種基于輕量化計算與存儲的手勢識別方法及系統，屬于手勢識別技術領域，該方法包括：利用毫米雷達采集毫米波雷達原始數據，并生成點云數據；基于點云數據，提取特征向量并構建特征向量矩陣以捕捉手勢動態變化；基于特征向量矩陣，采集不同手勢的毫米波雷達數據，并進行人工標注得到毫米波雷達手勢數據集；構建CNN?LSTM混合神經網絡模型并基于手勢數據集進行訓練，獲得Keras模型；將Keras模型轉換成適用于嵌入式端的輕量級神經網絡模型；將輕量級神經網絡模型部署到帶有ArmCortex?M核心的毫米波雷達芯片上進行手勢識別。該方法降低了計算復雜度和存儲需求，增強了系統的獨立性和數據安全性。

本發明授權一種基于輕量化計算與存儲的手勢識別方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于輕量化計算與存儲的手勢識別方法，其特征在于，包括： S1：利用毫米雷達采集毫米波雷達原始數據，并基于雷達數據鏈生成毫米波雷達點云數據； S2：基于所述毫米波雷達點云數據，提取毫米波雷達數據的特征向量，并構建毫米波雷達數據的特征向量矩陣以捕捉手勢動態變化； S3：基于所述毫米波雷達數據的特征向量矩陣，采集不同手勢的毫米波雷達數據，并采用標注工具對所述不同手勢的毫米波雷達數據進行人工標注，得到毫米波雷達手勢數據集； S4：構建CNN-LSTM混合神經網絡模型； S5：將所述毫米波雷達手勢數據集輸入所述CNN-LSTM混合神經網絡模型中進行訓練，得到Keras模型； S6：將所述Keras模型轉換成適用于嵌入式端的輕量級神經網絡模型； S7：將所述輕量級神經網絡模型部署到帶有ArmCortex-M核心的毫米波雷達芯片上，并基于所述毫米波雷達芯片進行手勢識別； 所述S6中將所述Keras模型轉換成適用于嵌入式端的輕量級神經網絡模型，具體包括： A1：利用模型轉換工具將Keras模型轉換成一種輕量級的TensorFlowLite模型； A2：以適應嵌入式設備的性能和存儲要求為條件，將所述TensorFlowLite模型進行優化處理； A3：采用TensorFlowLiteMicro框架將優化后的TensorFlowLite模型轉換為輕量級神經網絡模型。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人深圳大學，其通訊地址為：518000 廣東省深圳市南山區粵海街道南海大道3688號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。